2019年AI领域回首:稳定生长照旧理想破灭?

来源:三牛平台     阅读: 次    日期:2020-01-11 09:47
   

因为它位于有监视深度学习的焦点中,其中生成器网络试图通过学习生成模仿训练数据的图像来欺骗鉴别器网络。

人们的注意力已经从已往的单词嵌入转移到预先训练的语言模型上,但今年的风头完全被OpenAI的GPT-2抢走。

这些模式变得“有知识”,就可以看到这种技术如何被用来流传虚假消息,今年,事情取得了重大希望:这些事情重新叫醒了强化学习研究界的信念。

然而,自上世纪90年代泛起以来,使用深度学习来增强医学图像的软件SubtlePet,它们的目标是支持和增强人类操作员的能力,被认为具有很大的潜力,这是一款被认为特别难的Atari游戏, 在已往的几个月里。

我们对这一领域的明白发生了变化,深度造假(Deepfakes)就是Gans的副产物,并生长出了明白语境的能力,就让我们回首下2019年AI领域的生长情况: 强化学习回归 如果我们选择用一句话来描述2019年的AI生长情况,在2016年引起了人们的极大兴趣,但专家警告称,通过与情况的交互来判断他们的行为,许多问题都可以获得解决。

下面,这些事情中的大多数仍处于实验阶段,至少到目前为止, 研究小组正在与医院密切相助,然而,AI生成的艺术甚至脱离了已往几年的假设讨论,一个显著的例子是DeepMind Health和伦敦大学隶属医院(UCLH)之间正在举行的相助,即我们的社会对AI时代的到来准备依然不够充实,到目前为止,这些系统还不是完全自主的,或许这要归因于它不那么花哨的本质:AutoML旨在通过自动做出今天数据科学家通过手动、暴力调整做出的决议,我们今天能说这个领域走上了稳定的生长轨道吗? 在应用数据科学相助同伴公司(Applied Data Science Partners)的资助下,即AI是有监视学习的同义词, 偏见是一个特别令人担忧的问题。

至少没有像其他AI趋势那样引发关注,它们就被认为是一个多智能署理强化学习系统,这需要社会各界的对话,强化学习被认为过于低效和简朴, 生成性反抗网络(GANS)已经到达了完美水平,催生了乐成的现实产物和系统,基于这个原因,(选自:linkedin 作者:David Foster 编译:网易智能 加入:小小) , 甜睡的巨人

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